遥感图像大气校正方法综述

万方数据

遥戚信息

组述

２００４．４

遥感图像大气校正方法综述

郑伟，曾，ｔ远

（南京师范大学地理科学学院，南京２１００９７）

摘要：对目前常用的大气校正方法作了较详细的介绍，包括辐射传输模型法、黑暗像元法、不变目标法、直方图匹配法等８

种方法。分析了各种方法的优缺点，以及它们各自的适用范围，并对各种方法在国内外应用的情况作了概括。

关锐词：遥感图像；大气校正；综述

中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ文章编号：１０００一３１７７（２００４）７６一００６６一０５

１引言

），ＬＯＷＴＲＡＮ模型（Ｌｏｗ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）， ＭＯＲ－

ＴＲＡＮ模型（Ｍｏｄｅｒａｔｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ），大气去除程

卫星遥感图像的大气校正，一直是遥感定量化研究的主

序ＡＴＲＥＭ（Ｔｈｅ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ Ｒｅｍｏｖａｌ ｐｒｏｇｒａｍ），紫外线和可

要难点之一。近些年来，随着定量遥感技术迅速发展，特别

见光辐射模型ＵＶＲＡＤ （Ｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔ ａｎｄ Ｖｉｓｉｂｌｅ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ），

ＴＵＲＮＥＲ大气校正模型，空间分布快速大气校正模型ＡＴ－

气候变化监测等的需要，使得变化监测、全球资源环境分析、

ＣＯＲ（Ａ Ｓｐａｔｉａｌｌｙ一Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆａｓｔ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）等

等。其中以６Ｓ ， ＭＯＤＴＲＡＮ， ＬＯＷＴＲＡＮ和ＡＴＯＣＯＲ模型

到目前为止， 遥感图像的大气校正方法很多。这些校正

应用最为广泛。

方法按照校正后的结果可以分为２种［（ｔ７，绝对大气校正方法

２．１ ６Ｓ模型［３］

和相对大气校正方法。绝对大气校正方法是将遥感图像的

６Ｓ模型是在法国大气光学实验室Ｔａ ｎｒｅ Ｄ． ， Ｄｅｕｚｅ Ｊ． Ｌ，

ｄｉｇｉｔａｌ ｎｕｍｂｅｒ）值转换为地表反射率或地表反射辐亮度ＤＮ（

Ｈｅｒｍａｎ Ｍ，和美国马里兰大学地理系Ｖｅｒｍｏｔｅ Ｅ．在５Ｓ（Ｓｉｍ－

的方法。相对大气校正方法校正后得到的图像，相同的ＤＮ

ｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｉｇｎａｌ ｉｎ ｔｈｅＳｏｌａｒ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）模型的基础

上发展起来的。该模型采用了最新近似（ｓｔａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｔｒ）和

率。按照校正的过程，可以分为间接大气校正方法，和直接

逐次散射ＳＯＳ（ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ ｏｒｄｅｒｓ ｏｆ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）算法来计算散

大气校正方法［［２ｌ。直接大气校正是指根据大气状况对遥感

射和吸收，改进了模型的参数输入，使其更接近实际。该模

图像测量值进行调整，以消除大气影响，进行大气较正。大

型对主要大气效应：Ｈ２０１０３１０２１ Ｃ０２， ＣＨ４， Ｎ２。等气体的

气状况可以是标准的模式大气或地面实测资料，也可以是由

吸收，大气分子和气溶胶的散射都进行了考虑。它不仅可以

图像本身进行反演的结果。间接大气校正指对一些遥感常

模拟地表非均一性，还可以模拟地表双向反射特性。６Ｓ模

用函数，如ＮＤＶＩ进行重新定义，形成新的函数形式，以减少

型与ＬＯＷＴＲＡＮ模型，ＭＯＲＴＲＡＮ模型比较，６Ｓ模型具有

对大气的依赖。这种方法不必知道大气各种参数。但是这

较高的精度。

些分类其实并没有明显的界限，因此下面在介绍一些主要的

２． ２ ＬＯＷＴＲＡＮ模型［［４ｌ

大气校正方法时，并不按照以上分类来介绍。

ＬＯＷＴＲＡＮ模型是美国空军地球物理实验室研制的。

目前流行的版本是ＬＯＷＴＲＡＮ７，它是以２０ｃｍ－１的光谱分

２辐射传输模型

辨率的单参数带模式计算Ｏｃｍ＂ １到５０ ０００ｃｍ－‘的大气透过

在诸多的大气校正方法中校正精度高的方法是辐射传

率，大气背景辐射，单次散射的光谱辐射亮度、太阳直射辐射

输模型法（Ｒａｄｉａｔｉｖｅ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍｏｄｅｌｓ）．辐射传输模型法是利

度。ＬＯＷＴＲＡＮ７增加了多次散射的计算及新的带模式、臭

用电磁波在大气中的辐射传输原理建立起来的模型对遥感

氧和氧气在紫外波段的吸收参数。它提供了６种参考大气

图像进行大气校正的方法。其算法在原理上基本相同，差异

模式的温度、气压、密度的垂直廓线，珑Ｏ，岛，ｑ，Ｃｑ＞ ＣＩ１４，

在于不同的假设条件和适用的范围。因此产生很多可选择

从Ｏ的混合比垂直廓线及其他１３种微量气体的垂直廓线，

的大气较正模型，应用广泛的就有近３０个。例如６Ｓ模型

城乡大气气溶胶、雾、沙尘、火山喷发物、云、雨廓线和辐射参

（Ｓｅｃｏｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｉｇｎａｌ ｉｎ ｔｈｅ Ｓｏｌａｒ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ

量如消光系数、吸收系数、非对称因子的光谱分布。还包括

收稿日期：２００４一０６一０５

荃金项且：国家自然科学基金项目（４０３７１０５３），

作者简介：郑伟（１９８１一），硕士，南京师范大学地理科学学院遥感研究所，主要从事遥感与ＧＩＳ理论研究与应用工作。

Ｅ－ｍａｉｌ： ａｚｈｅｎｇｌ１２５）１６３． ｃｏｍ

６６

是利用多传感器、多时相遥感数据进行土地利用和土地覆盖

遥感图像大气校正方法的研究越来越受到重视。

值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射

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２００４．４

绪

地外太阳光谱。目前使用的ＬＯＷＴＲＡＮ７已经基本成熟固

定，自１９８９年以来没有大的改动，仅修改了其中一些小的错

误。

２．３ ＭＯＲＴＲＡＮ模型［４１

ＭＯＲＴＲＡＮ模型主要是对ＬＯＷＴＲＡＮ７模型的光谱分

辨率进行了改进，它把光谱分辨率从２０ｃ。一‘减少到２。一‘，

发展了一种２ｃｍ－１光谱分辨率的分子吸收的算法和更新了

对分子吸收的气压温度关系的处理，同时维持ＬＯＷＴＲＡＮ７

的基本程序和使用结构。ＥＮＶＩ３． ６提供的ＦＬＡＡＳＨ大气校

正模型就是使用了改进的ＭＯＲＴＲＡＮ模型的代码。

２．４ ＡＴＣＯＲ模型１５１

ＡＴＣＯＲ大气校正模型是由德国Ｗｅ ｓｓｌｉｎｇ光电研究所的

ｏｌｆ Ｒｉｃｈｔｅｒ博士于１９９０年研究提出的一种快速大气较正Ｒｕｄ

并且经过大量的验证和评估。该模型已经广泛应用于算法，

， ＥＲＤＡＳ。目前，ＡＴＣＯＲ２很多的通用图像处理软件，如ＰＣＩ

引入的即为ＡＴＣＯＲ２版本。１９９９年和２０００年ＡＴＣＯＲ３及

气候的控制以及新模块需要进一步的完善，但ＡＴＣＯＲ２系

间分辨率光学卫星传感器的快速大气校正模型，它假定研究

区域是相对平的地区并且大气状况通过一个查证表来描述。

在具体实施过程中将针对太阳光谱区间和热光谱范围进行

国内很多研究者对辐射传输模型大气校正方法也作了

很多研究工作。秦益等人［［６１提出了基于辐射传输模型理论

的ＡＶＨＲＲ图像大气校正方案，并研制了软件系统。李先华

等人｛［７＇ｌ在讨论逐点计算遥感图像像元的大气程辐射值和大

气透过率的方法和原理的基础上，提出了一个适合非均匀大

气的、包括大气程辐射和大气透过率等修正内容的遥感图像

广义大气校正模型。张玉贵［［８１对ＴＵＲＮＥＲ模型进行改进，

并对ＴＭ图像进行了大气校正。胡宝新等人［［９１提出了

ＢＲＤＦ一大气订正环的大气校正方法。这种方法首先用６Ｓ

模型作基于朗伯体的大气校正，并通过一系列在不同成像几

何条件的订正结果，在ＢＲＤＦ模型库中找到一种最能描述这

些数据的模型，最后根据反演的模型参数进行基于ＢＲＤＦ的

大气校正。龙飞等人［１０１利用连续数天的多角度ＮＯＡＡ卫星

数据，采用Ｒａｈｍａｎ地表二向反射模型和基于地面ＢＲＤＦ反

射率的大气校正方法反复迭代提出了多个角度大气校正后

的图像。

研究表明辐射传输模型方法计算出来的反射率精度较

高，但是可以看到这种方法计算量大，而且需要较多参数。

比如大气中的水汽含量，臭氧含量以及空间分布，气溶胶光

学特征等等。而在常规的大气校正中，这种测量很难实施。

Ｋａｕｆｍａｎ［１ｌ〕指出：大气校正的基本方法是获得关于大气光学

性质的各种参数，如大气光学厚度、相函数、单向散射反照

率、气体吸收率等。而大气校正的困难就在于难于确定这些

参数。如果测得的参数不正确直接影响计算的精度。所以

该

遥成信息

这种方法的广泛应用也有一定限制。

３黑暗像元法

最理想的大气辐射校正和反射率反演方法应该是仅通

过遥感影像信息，而不需要野外场地测量等辅助数据，并且

能够适用于历史数据和很偏远的研究区域．。因此，研究者

提出了一些不需要大气的和地面的实测数据，尤其不需要卫

星同步观测数据的大气校正方法，其中被广泛应用的就是黑

暗像元法（ｄａｒｋ一ｏｂｊｅｃｔ ｍｅｔｈｏｄｓ）。用黑暗像元法进行大气校

正主要是依靠图像本身的信息，一些不能直接在图像上获得

的信息，可在相应的前人研究成果的文献资料中找到。这种

方法直接，简易，其校正精度可以满足一般遥感的研究和应

用，具有较强的实用性。黑暗像元法的研究与应用已经有２０

多年的历史，其关键技术主要在于遥感图像中黑暗像元值有

效地确定和大气校正模型的适当选择。该方法的基本原理

就是在假定待校正的遥感图像上存在黑暗像元区域、地表朗

伯面反射、大气性质均一，忽略大气多次散射辐照作用和邻

近像元漫反射作用的前提下，反射率很小的黑暗像元由于大

气的影响，而使得这些像元的反射率相对增加，可以认为这

部分增加的反射率是由于大气程辐射的影响产生的。利用

黑暗像元值计算出程辐射，并代入适当的大气校正模型，获

得相应的参数后，通过计算就得到了地物真实的反射率。

这种方法通常采用简化的大气校正理论模型。假设天

空辐照度各向同性，地表面是一个理想的朗伯体，并忽略大

气的折射、湍流和偏振，由遥感方程可以得到如下模型：

二（Ｌ一Ｌｐ）

凡（ＴＢ ＥＯｅｗＯ＋ＥＤ）

式中Ｒ为地物表面反射率，Ｌ为卫星接收到的表观辐

亮度，，是卫星传感器天顶角，ＴＶ是从地物到传感器的反射

方向的大气透射率，Ｔ，为在太阳辐射入射方向上的大气透

射率，０为太阳天顶角，Ｅ。为大气层外相应波长的太阳光谱

辐照度，ＥＤ为由天空光漫射到地表面的光谱辐照度。其中，

Ｌ可由星上或地面定标结果求得，０由日期和时间计算得，ｌｐ

可从遥感图像头文件中读出，Ｅ。可由探测器响应函数计算

求得。因此要求Ｒ，还有４个未知数；ＬＰ，凡， ＴＯ， ＥＤ。而对

该ＴＩ，Ｔｅ，ＥＤ３个未知数的不同简化假设，以及对Ｌｐ， Ｔ＂，

几，Ｅ，４个未知数的不同计算方法得到了不同的黑暗像元

法。近些年来很多研究者对黑暗像元法的改进也是基于此。

例如， Ｃｈａｖｅｚ［１２〕采用最简单的大气校正模型，仅考虑了

Ｏ，Ｌ，的影响，没有考虑Ｔｑ，， Ｔｏ， ＥＤ。的影响。Ｍｏｒａｎ（１３〕在大

气校正模型中考虑到了０， Ｌｐ， Ｔｅ， Ｔ＂ ＥＤ的影响，并且对

Ｔｏ，乓的计算加入了气溶胶的因素。Ｇｉｌａｂｅｒｔ等人〔１４１、王庆

安等人〔１ｓ］在大气校正模型中，加入了大气吸收的影响因素。

在推算！时不但考虑了瑞利散射ｒ，、气溶胶ｒ。的影响，还考

虑了臭氧光学厚度：。的作用。田庆久等人１１６）通过大气辐

射传输模型计算爪， ＴＢ， ＥＤ，代入大气校正模型，算出了地

物的真实反射率Ｒｏ

从应用黑暗像元法的假设条件和简化的大气校正模型

６７

模型是ＡＴＣＯＲ经历了多次改进和完善的产品，上述软件中

ＡＴＣＯＲ４模型适用范围推广到更广泛的山区。虽然受局地

列仍然是ＡＴＣＯＲ的主产品。ＡＴＣＯＲ２是一个应用于高空

计算。

万方数据

遥成信忘

绍该

中，可以看到黑暗像元法没有考虑大气的多次散射辐照作

用、没有考虑像元间的多次散射影响、没有考虑地形差异的

影响，同时图像中黑暗像元的确定也带有一定的主观性，这

些都将会影响黑暗像元法的结果精度。不过，随着研究者们

对黑暗像元法的不断改进，以及黑暗像元法直接、简易、快

速、实用，不需要卫星同步观测数据，仅依靠图像本身的信息

或相关文献资料就可对图像进行大气校正的诸多优点，黑暗

像元法将会继续被卫星图像应用人员广泛的采用。

４不变目标法

不变目标法（ｉｎｖａｒｉａｂｌｅ－ｏｂｊｅｃｔ ｍｅｔｈｏｄｓ）假定图像上存在

具有较稳定反射辐射特性的像元，并且可确定这些像元的地

理意义，那么就称这些像元为不变目标，这些不变目标在不

同时相的遥感图像上的反射率将存在一种线性关系。当确

定了不变目标以及它们在不同时相遥感图像中反射率的这的与研究区有关地区的某种普通地理数据（一个值）。

种线性关系，就可以对遥感图像进行大气校正。Ｓｃｈｏｔｔ［ １７〕利

用不变目标ＤＮ的平均值及标准差提出了一种估算这种线

性关系的斜率和截距的方法。Ｈａｌｌ［ ｉｓ〕提出利用Ｋ一Ｔ变换

中的亮度分量和绿度分量来确定不变目标的方法。他们成

功地应用了这种方法对ＴＭ图像进行了大气校正［［１９１． ｏｃｐ．

ｐｉｎ等人〔２０１利用该方法进行大气校正时假定了５种不变目

标，清澈且深的贫营养化的湖泊、茂密的老红松树林、平广的

沥青屋顶、无杂质的沙砾覆盖区、混凝土的路面或大型停泊

场。Ｐａｘ Ｌｅｎｎｅｙ等人［２１３通过该方法利用１０景ＴＭ图像监

测了埃及的土地利用变化，他们选择图像中黑暗水体和明亮

沙地作为不变目标。Ｍｉｃｈｅｎｅｒ等人［［２２］用相似的方法监测了

由于洪水导致的森林生态系统的变化状况。我国对该方法

也有研究。池宏康等人［［２３〕提出了利用裸沙土壤线对遥感图

像进行大气校正的方法。该方法选择具有较稳定光谱反射

特征的裸沙作为不变目标，并且找到裸沙在相同的红光和近

红外波段组合的二维平面直角坐标中，该裸沙不断变化的反

射率存在一种线性关系。该方法可应用于干旱、半干旱地区

卫星遥感数据的大气校正。

可以看出，不变目标法简单，直接，但它本质上属于一种

统计的方法，是一种相对的大气校正方法。如果能有一些卫

星过境时的实测资料辅助这种方法可以得到绝对的大气校

正结果［２４１０

５直方图匹配法

直方图匹配法（ｈｉ ｓｔｏｇｒａｍ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ）是指如果确

定某个没有受到大气影响的区域和受到大气影响的区域的

反射率是相同的，并且可以确定出不受影响的区域，就可以

利用它的直方图对受影响地区的直方图进行匹配处理〔２５１

这种方法实施起来较简单、容易。在遥感图像处理软件ＥＲ－

ＤＡＳ和ＰＣＩ中都有这个功能。该方法的关键在于寻找２个

具有相同反射率但受大气影响却相反的区域，而且它还假

定气溶胶的空间分布是均匀的。因此如果能把范围较大的

一景遥感图像分成很多小块，在分别用这种方法进行大气校

６８

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正将取得更好的效果。

６参考值大气校正法

曾志远〔 ２６－２７〕提出了参考值大气校正法。这种大气校正

方法，不需要大气观测数据，不需要考虑卫星图像接收时的

大气状况。它使用间接的判断标准，寻找正确的大气校正

值。该方法可以很好地解决植被和土壤侵蚀等的动态监测

间题。

这种方法的思路可以概括为：以某种正确参考值为依

据，推演出应有的大气校正参数值，然后校正ＴＭ图像，计算

各像元应有植被指数值和应有植被亮度值，从而实现植被和

土壤侵蚀动态监测的方法；其中的正确参考数据，可以是由

遥感图像本身通过分类或动态彩色合成求得的研究区平均

植被盖度值（一个值），或通过实地调查或查阅历史资料获得

７大气阻抗植被指数法

植被指数在生态环境变迁，作物估产等重大课题中具有

非常重要的作用。但是在植被指数的计算中由于大气的影

响使得植被指数本身不能满足定量遥感的要求。研究者发

现在监测植被变化时，相邻２天的ＮＤＶＩ（归一化植被指数）

可能相差很大。而这与植被生长和分布不可能在短时间发

生如此大的变化相矛盾。造成这种情况的主要原因之一就

是大气气溶胶日际变化较大，使ＮＤＶＩ产生很大的影响。为

了减少大气对植被指数的影响，Ｋａｕｆｍａｎ等人［［２ｓ〕利用蓝光波

段和红光波段大气程辐射的相关特性，提出了一种大气阻力

植被指数ＡＲＶＩ （Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ Ｒｅ一ｓｉｓｔａｎｔ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）．

他［［２ｌ把ＡＲＶＩ应用到ＭＯＤＩＳ遥感图像大气校正中，对ＮＤＶＩ

进行了修正：

ＮＤＶＩ＝

Ｐ８６一Ｐ６６

Ｐｓ６＋Ｐ６６

Ａ尺ＶＩ＝

Ｐ８６一ＰＲＢ

Ｐｓ６＋ＰＲＨ

ＰＲＢ＝（２Ｐ６６一Ｐ４７）

其中， ｐ８６， ｐ６６， Ｐ４７分别是地物在０． ８６ ｐｍ， ０． ６６ｐｍ， ０．

４７ｐｉｎ的反射率。ＮＤＶＩ与ＡＲＶＩ在提供地表特征信息方面

很相近，但ＡＲＶＩ可以显著减少大气的影响。我国对该方法

也有研究，张仁华等人［［２９〕提出了ＩＡＶＩ （Ａ Ｎｅｗ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ

Ｅｆｆｅｃｔ Ｒｅｓｉｓｔａｎｔ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）指数。赵巧华等人［３０１针对

ＣＢＥＲＳ卫星遥感图像，利用其地物光谱反射特性，提出了一

种对ＮＤＶＩ进行大气修正的方法。大气阻抗植被指数法适

用于很多传感器的遥感图像，例如ＴＭ， ＳｅａＷｉＦＳ等。

８综合大气校正方法

针对以上各种方法的优点和不足，研究者提出的其他

方法着重在于综合这些方法各自的优点而去除内在的不足。

例如Ｃｈａｖｅｚ和Ｍａｃｈｉｎｎｏｎ（３１〕提出了一种利用历史资料和卫

星过境的同步测量数据进行大气校正的综合方法。Ｈ．

Ｏｕａｉｄｒａｒｉｆ３２７利用实测的气象数据获得大气中的水汽和臭氧

万方数据

２００４．４

纬

该

遥成信怎

含量，大气透射率通过实地测量推算，利用黑暗像元法推算

人［３５１摒弃ＴＭ１和ＴＭ２波段用ＴＭ其余波段研究热带森林

气溶胶的光学厚度。这些方法总的目标是增加反演精度和

资源再生。

可信度，减少模型计算的复杂度。综合大气校正方法可以扬

长避短，也不失为较好的大气校正方法。

１０结束语

９其他大气校正方法

本文介绍了很多大气校正方法，每种方法都各有优缺

点，每种方法的使用也都有一定的限制条件。正像英国诺丁

上面介绍了较常用的一些大气校正方法，还有其他的方

汉大学Ｍａｔｈｅｒ教授〔３６１曾指出的：尽管文献中报导了一些遥

法。例如Ｆｕｎｇ等人〔３３１用主成分分析法把遥感图像中有用

感图像大气校正的方法，但没有一个是可普遍应用的。因此

的信息和大气影响噪音区分开来。还有一些研究者避免采

研究者在选用大气校正方法时要根据研究的目的、要求以及

用受大气影响较大波段的图像来达到减少大气对研究结果

本身的研究条件选择适当的大气校正方法。相信随着研究

影响的目的。例如Ｓｋｏｌｅ等人［３４１仅用ＴＭ５波段来监测亚马

者对现有遥感图像大气校正方法不断改进、完善，对新的大

逊河流域１９７８一１９８８热带森林资源破坏情况。Ｆｏｏｄｙ等

气校正方法的不断探索，必将会加快遥感定量化的步伐。

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１７ Ｓｃｈｏｔｔ， Ｊ． Ｒ．，Ｓａｌｖａｇｇｉｏ， Ｃ．， ａｎｄ Ｖｏｌｃｈｏｋ， Ｗ小Ｒａｄｉｏｍｅｔｒｉｃ ｓｃｅｎｅ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｐｓｅｕｄｏｉｎｖａｒｉａｎｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ． ［Ｊ］． Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． Ｅｎｖｉｒｏｎ， ２６：１

一２６．

１８ Ｈａｌ， Ｆ． Ｇ．，Ｂｏｔｉｎ， Ｄ． Ｂ．，Ｓｔｒｅｂｅｌ， Ｄ． Ｅ．，Ｗｏｏｄｓ， Ｋ． Ｄ．，ａｎｄ Ｇｏｅｔｓ， Ｓ． Ｊ．，Ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｓｕｃｃｅｓｔｉｏｎ， ｓｉｏｎ ａｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ切

ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ［Ｊ］．Ｅｃｏｌｏｇｙ １９９１６， ７２：６２８一６４０．

１９ Ｆ． Ｇ． Ｈａｌ， Ｄ． Ｅ． Ｓｔｒｅｂｅｌ， Ｊ． Ｅ． Ｎｉｃｋｅｓｏｎ， ａｎｄ Ｓ． Ｊ． Ｇｏｅｔｚ， ＂Ｒａｄｉｏｍｅｔｒｉｃ ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ： Ｔｏｗａｒｄ ａ ｃｏｍｍｏｎ ｒａｄｉｏｍｅｔｒｉｃ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ａｍｏｎｇ ｍｕｌｔｉ－

ｄａ ｔｅ， ｍｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒ ｉｍａｇｅｓ，”［Ｊ］ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． Ｅｎｖｉｏｒｎ．，１９９１（３５）：１１一２７．

２０ Ｃｏｐｐｉｎ， Ｐ． Ｒ．，ａｎｄ Ｂａｕｅｒ， Ｍ． Ｅ，Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｏｆ ｍｕｌｔｉ－ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ ｉｍａｇｅｙｒｔ ｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｃｏｖｅｒ ｃｈａｎｇｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．

Ｉ ＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｇｅｏｓｃｉ． Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． １９９４，３２（４）：９１８一９２７．

２１ Ｐａｘ Ｌｅｎｎｅｙ， Ｍ，Ｗｏｏｄｃｏｃｋ， Ｃ． Ｅ，Ｃｏｌｌｉｎｓ， Ｊ． Ｂ．，ａｎｄ Ｈａｍｄｉ， Ｈ．，Ｔｈｅ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｌａｎｄｓ ｉｎ Ｅｇｙｐｔ： ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ｍｕｌｔｉｔｅｍｐｏｒａｌ ＮＤＶＩ

ｆ ｅａｔｕｒｅｓ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ． ［Ｊ］ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． Ｅｎｖｉｏｒｎ． １９９６（５６）：８一２０．

２２ Ｍｉｃｈｅｎｅｒ， Ｗ． Ｋ．，ａｎｄ白ｏｕｈｏｕｌｉｓ， Ｐ． Ｆ． Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｈａｎｇｅｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｅｘｔｅｎｓｉｖｅ ｆｌｏｏｄｉｎｇ ｉｎ。ｆｏｒｅｓｔｅｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ［ Ｊ ］．Ｐｈｏ－

ｔ ｏｇｒａｍｍ． Ｅｎｇ． Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． １９９７（６３）：１３６３一１３７４．

２３池宏康．陈维英，张海蕾遥感数据的裸沙土壤线校正方法［Ｊ〕地理学报，１９９９（５４）：４４４一４６１．

２４ Ｓ． Ｍｏｒａｎ， Ｒ． Ｄ． Ｊａｃｋｓｏｎ， Ｐ． Ｎ． Ｓｌａｔｅｒ， Ｐ． Ｍ． Ｔｅｉｌｌｅｔ． ＂Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｆｏｒ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｏｆ ｌａｎｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｆｏｒｍ

ｓ ａｔｅｌｉｔｅ ｓｅｎｓｏｒ ｏｕｔｐｕｔ＂ ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． Ｅｎｖｉｒｏｎ．，１９９２（４１）：１６９一１８４．

６９

万方数据

遥我信忘

组该

２００４．４

２５ Ｒ． Ｒｉｃｈｔｅｒ， ＂Ａ ｓｐａｔｉａｌｌｙ ａｄａｐｔｉｖｅ ｆａｓｔ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ＂ ［Ｊ］．Ｉｎｔ． Ｊ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ．，１９９６（１７）；１２０１一１２１４．

２６ Ｚｅｎｇ， Ｚ． Ｙ． Ｆｕｌｌｙ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｍａｐｐｉｎｇ ｆｏｒ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｏｉｌ Ｅｒｏｓｉｏｎ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ， Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃ Ｍｏｄｅｉｌｎｇ ａｎｄ ＧＩＳ Ｔｅｃｈ－

ｎｉｑｕｅｓ［ Ｃ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２０ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃａｒｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ． Ｂｅｉｊ吨，Ｃｈｉｎａ． ２００１． ７０２一７０９．

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２８ Ｋａｕｆｍａｎ Ｙ Ｊ． Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｔｏ ｖｉｓｉｂｌｅ ａｎｄ ｎｅｒ－Ｉｒ ｓａｔｅｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｒｙ ［Ｊ］．Ｉｎｔ Ｊ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ， １９８８，９（８）：１３５７

一１３８１．

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３０赵巧华，何金海．墓于资源卫星图像对ＮＤＶＩ进行大气修正的一种简单方法【Ｊ］．南京气象学院学报．２００３（２６）：２３６－－２４３

３１ Ｃｈａｖｅｚ， Ｐ． Ｓ．，Ｊｒ．，ａｎｄ Ｍａｃｋｉｎｎｏｎ， Ｄ． Ｊ，Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｄｅ． ｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｏｕｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｕｓｉｎｇ ｒｅｍｏｔｅｌｙ ｓｅｎｓ－

ｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．Ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍ． Ｅｎｇ． Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． １９９４，６０（５）：５７１一５８３．

３２ Ｈ． Ｏｕａｉｄｒａｒｉ， Ｅ． Ｆ． Ｖｅｒｍｏｔｅ． Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ Ｄａｔａ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． Ｅｎｖｉｒｏｎ． １９９９（７０）：４一１５．

３３ Ｆｕｎｇ， Ｔ．，ａｎｄ ＬｅＤｒｅｗ， Ｅ．，Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｏ ｃｈａｎｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍ． Ｅｎｇ． Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． １９８７，５３（

１２）：１６４９一１６５８．

３４ Ｓｋｏｌｅ， Ｄ．，ａｎｄ Ｔｕｃｋｅｒ， Ｃ．，Ｔｒｏｐｉｃａｌ ｄｅｆｏｒｅｓｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｈａｂｉｔａｔ ｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ａｍａｚｏｎ： ｓａｔｅｌｉｌｔｅ ｄａｔａ ｆｒｏｍ１９７８ ｔｏ １９８８［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ １９９３

（２６０）：１９０５一１９１０．

３５ Ｆｏｏｄｙ， Ｇ． Ｍ．，Ｐａｌｕｂｉｎｓｋａ， Ｇ．，Ｌｕｃａｓ， Ｒ． Ｍ， Ｃｕｒｒａｎ， Ｐ． Ｊ．，ａｎｄ Ｈｏｎｚａｋ， Ｍ．，Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ： ｃｌａｓ ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｕｃｃｅｓ－

ｓ ｉｏｎａｌ ｓｔａｇｅｓ ｉｎ ｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ｔｏｒｐｉｃａｌ ｆｏｒ ｅｓｔ ｆｒｏｍ Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ ｄａｔａ［Ｊ］ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ． Ｅｎｖｉｒｏｎ． １９９６（５５）：２０５一２１６．

３６ Ｐ． Ｍ． Ｍａｔｈｅｒ， １９９２． Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ． ＴＥＲＲＡ－１： Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｔｈｅ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｅｎｖｉｏｒｎｍｅｎｔ （Ｅｄｉｔｅｄ ｂｙ

Ｐ． Ｍ． Ｍａｔｈｅｒ． Ｔａｙｌｏｒ＆Ｆｒａｎｃｉｓ， Ｌｏｎｄｏｎ－Ｗａｓｈｉｇｔｏｎ， Ｄ． Ｃ． ２１１一２１９．

Ａ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ

Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｉｍａｇｅｓ

ＺＨＥＮＧ Ｗｅｉ， ＺＥＮＧ Ｚｈｉ－ｙｕａｎ

（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｎａｎｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｚａｅｒｓｉｔｙ， Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９７， Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ； Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｈａｓ ｍａｄｅ ａｎ ｄｅｔａｉｌｅｄ ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ ｔｈｅ ｍｔｈｏｄｓ ｏｆ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ， ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｒａｄｉａ－

ｔｉｖｅ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍｏｄｅｌｓ， ｄａｒｋ一ｏｂｊｅｃｔ ｍｅｔｈｏｄｓ， ｉｎｖａｒｉａｂｌｅ一ｏｂｊｅｃｔ ｍｅｔｈｏｄｓ，ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｅｔｃ． Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｈａｓ ａｌｓｏ ａｎａｌｙｚｅｄ

ｔｈｅｉｒ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ａｎｄ ａｄａｐｔａｂｌｉｌｉｔｙ， ａｎｄ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｈｅｉｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ａｎｄ ａｂｒｏａｄ．

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： Ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ； ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ； ｒｅｖｉｅｗ

．州卜．闷卜一川卜．闷卜．司卜．闷．卜．司卜．闷卜．月卜．喊．卜．叫卜．，．卜．喇．卜一月卜．川卜．门门卜一州．卜．州．卜一月．卜一州卜．叫．卜．川卜．川卜一川卜一月．卜．川卜．川卜．司．卜．川卜．司．卜。，门卜．州．卜一心．卜．州．卜．侧．卜．月卜．州卜．叫卜．刊卜．川卜．闷卜．闷卜．川卜．闷卜。川卜．侧．卜．侧．卜．侧．卜．司．卜．

全国测绘与遥感科技期刊评估数据资料

—引自（中国科技期刊引征报告一扩刊版》２００３年版（２００２年版）

序

２００２年版２００３年版

刊名影响因被引频说明

影响因被引频

号

总被引来源总被引平均

金羞

频次引文量文献量频次论文比

影响

因子指标

子全国次全国子全国

影响

即年

排序排序排序

因子

排序

次全国

１

测绘学报。统计板期刊

４５９３１３０６

１．３９０２６２８１６９５１６１．２７９０．１４５８．７００．６１

２２４８０．８５０９２０．８８８６５３２

遥感学报

６１０８４３４１０．８８９０．０７９９．４７

书

３４３４

武汉大学学报信息科学版

０．９２０６９２９９９．８８０．７２１８９４１４

１２１４１９０．６８６０．０５０

补

４１２００．５８１

遥感信息

４９２１０５８４４１４２０．５９８０．０６８８．６６０．１６２５１１１１０

书

５７３０．３３７１０８６

国土资源遥感

５７５１４４１６８１４６０．５４５０．０５９６．５７０．３２３０１

书

６

大地测量与地球动力学

９３１９５０．５０８０．０３２９．１００．７５３４９８９０

份

７

测绘通报

２９３０．５４８２６６５０７２８２４３００．０９４０５３９６

０．４６７０．０７１３．４５

餐

８４００．２７５７５３

测绘科学

１８０２５９７７０．４４９０．０３４７．１９０．２５４３９１５１４

价

９

测绘工程

８３０．３８３

４８８１３３３６７９１０．４２５０．０４５５．４８０．２１４７５１３９５

份

１０

遥感技术与应用

２４０．１２５１０４４２０６４７８０．３９５０．０３８９．８８０．４４５３９１０９９

１４４

苦

１１

测绘信息与工程

３００．１５５１２５７

１９５９１０１５５０．２９２０．０５０３．４２０．１４７７５１７０４

１２１７５０．２３０

工程勘察

９１４８０８１２８２３５０．２５１０．０２３４．４８０．２０９０５７７２

升

沈迪衰供稿

７０